[发明专利]一种融合分布估计算法与极限学习机的干旱智慧预测方法有效
| 申请号： | 201911050246.9 | 申请日： | 2019-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN110991600B | 公开（公告）日： | 2020-09-22 |
| 发明（设计）人： | 李琼芳;杜尧;刘振男;陈启慧;周正模;和鹏飞;曾天山 | 申请（专利权）人： | 河海大学;贵州理工学院 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210024 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种融合分布估计算法与极限学习机的干旱智慧预测方法，提出了成功融合分布估计算法(EDA)和极限学习机(ELM)的方法，构建了EDA‑ELM混合模型；根据研究区的特点，选取并计算相应的干旱指数表征干旱，并作为EDA‑ELM模型输出；搜集与干旱成因有关的致旱因子构建大数据集，利用信息理论筛选出与干旱成因最为密切的关键致旱因子，作为模型输入；设置EDA‑ELM混合模型中的参数，调试模型结构，应用于干旱预测。该方法融合了信息学、统计学及水文气象学领域相关知识，具有预测精度高，泛化能力强，适用范围广等优点，为基于大数据的干旱预测提供了一条有效的路径。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 分布 估计 算法 极限 学习机 干旱 智慧 预测 方法 | ||
【主权项】：
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